Prioritizing human-centered cancer care in a digital era
Notice bibliographique
Résumé
Digital health tools improve the efficiency and quality of cancer care and are poised to have an even greater impact in the future. However, the extent to which these tools will enhance both disease-centered and human-centered care depends on which values, outcomes, and processes diverse stakeholders and sectors prioritize. Human-centered care recognizes the uniqueness and inherent value of individuals and values the inimitability of human relationships. In this Viewpoint, we call for prioritization of human-centered care in the design and implementation of digital health tools. After summarizing key ethical frameworks, we provide examples of digital innovations from Brazil, India, and the United States that demonstrate how choices in design, implementation, and evaluation can enhance human-centered care provision. In addition, we provide recommendations to support clinicians, researchers, and health systems in prioritizing human-centered care, including the involvement of patients, caregivers, and communities in all phases of design and implementation. Funding: No funding was used in the creation of this manuscript. WER, ASE, and JEN are partially supported by the NIH/National Cancer Institute comprehensive cancer center award P30 CA008748. WER is supported by the Robert Wood Johnson Foundation Harold Amos Medical Faculty Development Program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».